DeepMindは2026年6月9日(現地時間)、AIを活用した学習ツールの効果に関するランダム化比較試験(RCT)の結果と技術報告書を公開した。シエラレオネ教育省およびファブAI (Fab AI) との提携により実施されたこの試験では、Gemini の「Guided Learning」機能が、同国ポートロコ地区の12校、1,763人のジュニアセカンダリー生徒の数学学習に与える影響が8週間にわたり評価された。結果として、生徒の数学スコアに有意な向上が確認され、AIが教師を補完する強力な教育パートナーとなり得ることが示された。
本試験は、ジェミニのGuided Learningが直接的な回答ではなく、理解構築を優先するよう設計された学習モデルである点を検証した。113,000回以上のインタラクション分析から、生徒の91.4%が概念理解の構築にツールを使用し、ジェミニは76%のメッセージで足場かけ (scaffolding) 質問を提示し、直接的な解決策提供は2%にとどまった。これにより、ソクラテス式対話が促され、認知的負荷が生徒に残ることが保証された。
定量的評価では、Guided Learningを使用した生徒の数学スコアは対照群と比較して0.258標準偏差の向上を示した。これは8週間の試験期間で約1.2年から1.7年分の典型的な学習進捗に相当する。さらに、教師がレッスンのおよそ半分にジェミニを組み込んだクラスでは、約1.8年から2.5年分の学習進捗という、より高い成果が得られた。利用目標に対する生徒のエンゲージメントも69%と高く、一般的な教育技術の利用率である5%を大幅に上回った。
生徒の行動にも変化が見られ、数学への興味が増し、正規の指導外でも学習に積極的に取り組むようになった。試験期間が進むにつれて、スキル構築を目的とした質問が初回週の68%から最終週には90%に増加し、解決策を求める質問は25%から10%に減少した。教師はジェミニを授業準備に活用し、自身の専門的成長を報告しており、「講義者」から「ファシリテーター」への役割の変化を述べた。DeepMindは、他の教育機関が同様のプログラムを実施できるよう、ファブAIと共同で作成した教師トレーニングガイドと、ランダム化比較試験実施に関するプレイブックを公開した。
この研究により、学力格差 (achievement gap)という課題も浮き彫りになった。試験開始時に数学スキルが高かった生徒が最も大きな恩恵を受けたため、最も支援を必要とする生徒に最大の成果をもたらすツールの必要性が指摘された。DeepMindは今後、この試験を他の国にも拡大し、メタ認知や関係的知能 (relational intelligence) など、学習の複雑さを多角的に捉える領域について深く調査する計画である。
参考: DeepMind Blog (アーカイブ) — 2026年6月9日 22:00 (JST)
原文ハイライト"results from this pre-registered trial suggest that AI can be a powerful pedagogical partner"